Ich bezeichne mich selbst nicht als Expertin für KI. Stattdessen sehe ich mich als lernende Person. Was auf den ersten Blick wie ein Understatement wirken könnte, ist für mich das genaue Gegenteil: Ich halte „lernende Person“ (nicht nur) im Kontext von KI für die mit Abstand klügste und sinnvollste Rolle, die man in der pädagogischen Diskussion einnehmen kann. Denn gute pädagogische Praxis zeichnet sich für mich nicht vorrangig durch die Vermittlung fertiger Antworten aus, sondern durch die Ermächtigung zur Formulierung guter Fragen und die Begleitung bei der Entwicklung von Antworten. Wenn man als lernende Person immer wieder neue Erkenntnisse zum eigenen Lernen teilt, lebt und unterstützt man genau solch eine gute pädagogische Praxis.
Manchmal bedeutet solch eine gute pädagogische Praxis das Eingeständnis: „Ich habe mich geirrt und muss mich nun korrigieren.“ Zu meinem aktuellen Lernen, das ich in diesem Blogbeitrag teilen will, passt ein anderes Bild aus meiner Sicht jedoch besser: Ich war in den letzten Monaten nicht auf einem Irrweg und muss nun umkehren, sondern ich habe inzwischen tiefer gebohrt und bin zu neuen Erkenntnissen gekommen. Die Erkenntnisse, die ich davor hatte, haben diese neuen Erkenntnisse lange verdeckt. Irgendwann gab es jedoch immer mehr Risse in der damaligen Erkenntnis-Oberfläche. Ich sah neues Licht durchschimmern und machte mich ans Lernen. Irgendwann hatte ich dann eine neue Schicht freigelegt …
In diesem Blogbeitrag möchte ich über fünf solcher Erkenntnisse berichten:
Tiefer bohren #1:
KI-Technologie hilft bei der Angst vor dem leeren Blatt und beim Umgang mit Informationsfülle.
→ Wir sollten uns von KI-Technologie zum aktiven Denken herausfordern lassen!
In vielen KI-Impulsen der letzten Monate habe ich von meinem „Lieblings-Prompt“ berichtet: „Schreibe mir eine Liste mit 10 Ideen zu …“. Ich hielt diesen Prompt für relativ schlau, weil es natürlich schon einen guten Schritt weiter ist im Vergleich zu einem Prompt im Sinne von: „Schreibe mir ein Konzept zu …“. Schließlich mache ich bei der Listen-Variante kein direktes Copy & Paste, sondern nehme die generierten Ideen nur als Grundlage, um selbst zu denken.
Inzwischen habe ich allerdings gemerkt, dass mir der Prompt trotzdem zu abkürzend ist. Immer häufiger hatte ich den Eindruck, dass ich offenes Brainstormen und Ideenüberlegen mit der Zeit verlerne, wenn ich das immer an ein KI-Sprachmodell auslagere. Ich habe deshalb begonnen, zunächst immer erst einmal selbst zu denken und zum Beispiel spazieren zu gehen. Erst nachdem ich mir dann eigene Gedanken gemacht habe, bin ich mit dem genannten Prompt in Interaktion mit einem KI-Sprachmodell gegangen.
Inzwischen bin ich zum Schluss gekommen, dass dieser Prozess noch besser geht: Das Spazierengehen ist schon einmal ein guter Anfang, um in einen aktiven Prozess des Denkens und Lernens zu kommen. Das sollte ich dann aber auch in der Interaktion mit einem KI-Sprachmodell fortsetzen. Anstatt mich zurückzulehnen, mich von den generierten Ideen berieseln (und oft vielleicht auch unbewusst einengen) zu lassen und meine eigene Rolle primär auf die Auswahl zu beschränken, versuche ich deshalb nun stattdessen, in eine direktere Interaktion zu gehen. Konkret lässt sich das zum Beispiel mit einem Prompt in dieser Form abbilden:
„Wir spielen ein Spiel. Unser Thema ist … Wir schreiben immer abwechselnd eine Idee dazu. Ich starte mit einer Idee von mir. Dann bist du an der Reihe. Dann wieder ich. Du kommentierst meine Ideen nicht. Das geht immer so weiter, bis ich ‚Zusammenfassung‘ schreibe. Dann endet das Spiel, und du fragst mich, welche Idee ich besonders vielversprechend finde und teilst dann deine Auswahl.“
Dieser Prompt lässt sich natürlich beliebig variieren, zum Beispiel indem man festlegt, dass die Ideen des KI-Sprachmodells möglichst verwandt zu den eigenen Ideen sein sollen oder – gerade in die andere Richtung gehend – einen ganz anderen Bereich aufspannen sollen. Egal, wie man es konkret ausgestaltet, bleibt es immer dabei, dass man sich in einem aktiven Brainstorming-Prozess begibt. Man verhindert damit, durch Technologie-Nutzung zu verdummen, hat mehr Freude durch Selbstgestaltung und kommt dazu noch auf bessere Ideen!
Ganz ähnlich ist es im Kontext des Umgangs mit Informationsfülle. Hier habe ich vielfach empfohlen, sich Texte oder andere Inhalte erst einmal zusammenfassen zu lassen, um dann besser entscheiden zu können, mit was man sich vertiefter befassen will. Inzwischen finde ich auch hier – ähnlich wie beim Brainstorming –, dass das oft hilfreich sein kann, aber es oft noch hilfreicher ist, diesen Prozess der Zusammenfassung bereits zu einem aktiven Lernprozess zu machen, der sich in Interaktion mit einem KI-Sprachmodell gestalten lässt. Das könnte in solch eine Richtung gehen, wie ich früher Texte mit den Voyant-Tools „durchleuchtet“ habe. Das war dann auch ein anderer und ebenfalls zusammenfassender Zugang, aber in jedem Fall ein „denkender“ und aktiver. Ich bin hier gerade noch am Nachdenken und Experimentieren, wie Ähnliches vielleicht auch mit KI-Sprachmodellen gelingen kann.
Tiefer bohren #2:
KI-Technologie lässt sich intuitiv nutzen
→ KI-Technologie fordert zu kontra-intuitiver Nutzung heraus
Weder eine ausschließlich theoretische Beschäftigung noch – erst recht nicht – ein Ignorieren der Technologie halte ich für zielführend. Stattdessen habe ich in Fortbildungen sehr oft dafür plädiert, dass Erkunden, Experimentieren und Ausprobieren von KI-Technologien ganz entscheidend sind. Als „Hilfestellung“ habe ich dazu unter anderem vorgeschlagen, dass man sich von KI-Sprachmodellen selbst helfen lassen kann. Einer meiner Lieblingsvorschläge an Kolleginnen und Kollegen in meinen Fortbildungen dazu war: Schreibe auf, was deine Rolle bzw. deine Herausforderung ist – und frage ein KI-Sprachmodell nach möglicherweise nützlichen Prompts für dich.
Dieser Vorschlag resultierte dann in Prompts wie: „Du bist ein erfahrener KI-Experte, der gute Prompts formulieren kann. Ich bin Lehrerin an einer Sekundarschule und unterrichte Englisch und Geschichte. Mir sind kollaborative Lernprozesse wichtig. Außerdem möchte ich digitale Medien als selbstverständlichen Bestandteil in Lernprozesse integrieren. Schreibe mir eine Liste mit 10 Prompts, die ich in Interaktion mit KI-Sprachmodellen nutzen kann, die für die Vorbereitung und Durchführung meines Unterrichts hilfreich sein können.“
Mit solch einem Prompt kommen häufig durchaus einige hilfreiche Folge-Prompts heraus, die Kolleginnen und Kollegen dann als Ausgangspunkt für ihre eigenen Erkundungen nutzen konnten. Die Erkenntnis meiner Tiefenbohrung ist nun allerdings: Diese Folge-Prompts sind fast durchgängig in der Logik der KI-Vermarktung einer Automatisierung und Vereinfachung geschrieben. Sie führen deshalb gerade nicht dazu, dass bestehende Unterrichtssettings hinterfragt werden. Die Voraussetzung dazu wären aktive Lernprozesse auch und gerade bei den lehrenden Personen. Intuitive KI-Nutzung macht hingegen oft das Gegenteil. (Um nicht missverstanden zu werden: Automatisierung und Vereinfachung kann oft sehr, sehr sinnvoll sein. Mein Blick ist hier aber die Perspektive von Lernen. In diesem Bereich trifft das nicht zu!)
Wenn man ChatGPT als das aktuell vorherrschende KI-Sprachmodell öffnet, wird man begrüßt mit: „Wie kann ich dir helfen?“ Ironischerweise ist genau dieses Angebot von den Technologie-Anbietern für lehrende und lernende Personen alles andere als hilfreich, weil es Lernen tendenziell verhindert. Plakativ ausgedrückt müsste besser darüber stehen: „Wie kann ich dazu beitragen, dich zu verwirren und Chaos zu stiften, sodass du zu Reflexion, Lernen und Nachdenken angeregt wirst?“
Leider steht genau das nicht über dem Prompt-Eingabefeld – und es würde sich sicherlich auch deutlich schlechter verkaufen. Deshalb müssen wir es pädagogisch selbst machen und uns immer wieder fragen: Wie gehe ich in Interaktion mit einem KI-Sprachmodell, damit ich lerne und nicht vereinfache? Für solch eine Herausforderung einer „kontra-intuitiven“ KI-Nutzung habe ich schon vor einiger Zeit den Begriff des KI-Eduhacking vorgeschlagen. Das finde ich immer noch eine sinnvolle Perspektive, aber würde an ganz vielen Stellen bei meinen damaligen Thesen noch viel tiefer bohren. Zum anderen finde ich inzwischen zusätzlich eine bewusste und gezielte pädagogische Gestaltung der KI-Technologie wichtig, die als Lern-Technologie in einer zunehmend komplexen Welt gestaltet ist – und nicht als „Vereinfachungs- und Automatisierungs-Technologie“.
Tiefer bohren #3:
KI-Technologie macht menschliche Werte wichtiger
→ KI-Technologie fordert zur Entwicklung menschlicher Möglichkeiten heraus
Eine wichtige Erkenntnis für mich im letzten Jahr war das Unterscheidungsmerkmal, dass Menschen – im Gegensatz zu Maschinen – über „körperliche Intelligenz“ verfügen. In meinen Workshops habe ich das vielfach an der Fähigkeit zu Resonanz gezeigt: Wir haben uns alle durch den Raum bewegt, und die Aufgabe war es – ohne ein zentrales Zeichen – irgendwann stehen zu bleiben. Wenn dann alle stehen, sollte applaudiert werden. Das klappt auch in großen Gruppen jedes Mal wieder großartig. Denn Menschen verfügen eben über die erwähnte körperliche Intelligenz und können auf diese Weise aufeinander Bezug nehmen und sich gegenseitig „erfühlen“.
Ich finde sowohl dieses Experiment als auch die damit verbundene Aussage – originär menschliche Werte werden im Kontext von KI wichtiger – weiterhin sinnvoll und wichtig. Inzwischen gehe ich aber noch einen Schritt weiter. Ich habe begonnen, mich mit der Intuition als einem wesentlichen menschlichen Alleinstellungsmerkmal zu beschäftigen. Und mein bis jetzt wichtigstes Learning dazu ist, dass diese Intuition nicht statisch und gegeben, sondern sehr dynamisch, entwickelbar und damit eine entscheidende pädagogische Herausforderung ist. Vielleicht stimmt sogar die These, dass KI-Interaktion umso zielführender ist, je entwickelter die eigene Intuition ist. Die spannende Frage ist deshalb nicht so sehr: „Müssen wir uns im Kontext von KI mehr auf originär menschliche Werte besinnen?“, sondern viel konkreter: „Wie entwickeln wir in Lernprozessen Intuition und finden einen besseren Zugang zu ihr?“
Intuition lässt sich dabei als individueller Zugang zu einem nicht-bewussten assoziativen Netzwerk fasse. Sie entwickelt sich durch die Erfahrung von und die Auseinandersetzung mit der Welt. Die pädagogische Herausforderung ist deshalb, allen Lernenden eine möglichst vielfältige Welterfahrung und -Auseinandersetzung zu ermöglichen. Reinhard Kahl hat dazu schon lange vor der KI-Zeit ein Zitat geprägt, das hier wunderbar passt: „Zukunft entsteht in radikaler Gegenwart.“
Mit dieser Perspektive kommen wir vielleicht auch endlich ein bisschen weiter bei der Frage: „Was müssen wir heutzutage noch lernen und lehren?“ Es geht dann zum einen weiterhin um Kompetenzen, aber eben auch um ganz reale Erfahrungen. Im Fokus darf aber eben nicht die Vermittlung dieser Erfahrungen stehen (das klingt ja auch schon nach Widerspruch in sich!), sondern die auf den Erfahrungen aufbauende Konstruktion der eigenen Welt – und damit auch der Intuition.
Tiefer bohren #4:
Verständnis zu KI-Technologie ermöglicht sinnvolle Nutzung
→ Verständnis von KI-Technologie ermöglicht die Entwicklung veränderter Praxis
In meinen KI-Impulsen habe ich vielfach die These vertreten, dass eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologie durch ein Verständnis der KI-Technologie erreicht wird. Das würde ich zu großen Teilen auch weiterhin unterschreiben. Wer nicht verstanden hat, dass KI-Sprachmodelle im Kern eine Wahrscheinlichkeitsberechnung auf Basis einer riesigen Datenbasis sind, wird beispielsweise sehr irritiert sein, wenn auf einen identischen Prompt hin unterschiedliche Antworten generiert werden. Oder wenn in Antworten sachlich falsche Informationen bzw. sogenannte Halluzinationen auftauchen. Wer die Technologie dahinter einordnen kann, ist darüber allerdings nicht überrascht. Soweit ist die frühere Aussage also sicherlich korrekt. Allerdings sehe ich heute – nach genauerem Nachdenken – den Automatismus kritisch, der in meiner Aussage mitschwang: „Wenn man die Technologie versteht, nutzt man sie auch sinnvoll.“
Inzwischen denke ich, dass ein Verständnis der Technologie eine notwendige, aber ganz bestimmt noch keine hinreichende Bedingung für eine sinnvolle Nutzung ist. Das liegt vor allem daran, dass eine Interaktion mit Maschinen in der Form, wie es mit KI-Sprachmodellen seit einiger Zeit in der breiten Öffentlichkeit und damit auch in der Pädagogik möglich ist, eine neue Form von Interaktion darstellt. Es gibt hierzu noch kein fertig entwickeltes Handwerkszeug, das wir einfach aus der Schublade ziehen könnten. Natürlich gibt es viele Vorarbeiten und vor allem Grundsätze, auf die wir aufbauen und an denen wir uns orientieren können. Die konkrete methodische und didaktische Ausgestaltung benötigt aber aus meiner Sicht noch viele Gestaltungsexperimente und neues Denken.
Was sich ansonsten entwickelt, sieht man typischerweise bei adaptiven KI-Lehrsystemen. Hier bauen wir im Wesentlichen und in den meisten Fällen eine Lehr-Lernsituation nach, wie wir es „schon immer“ gemacht haben. Die Innovation beschränkt sich darauf, dass der Prozess individualisierter, effizienter, schneller, direkter und damit auch kostengünstiger gestaltet werden kann. Ohne Zweifel ist das beim Erlernen von Basiskompetenzen eine großartige Sache. Wir sollten aber über die Freude darüber nicht vergessen, dass wir eigentlich viel mehr pädagogische Innovation brauchen. Unsere Herausforderung ist die Ermächtigung von Lernenden (und uns selbst) zu gesellschaftlicher Handlungsfähigkeit in einer zunehmend komplexen Welt. Dazu braucht es weit mehr als Wissensvermittlung, Lehre und Unterricht, sondern eine pädagogische Lerngestaltung, die Lernende tatsächlich zu aktiven Konstrukteur*innen ihres eigenen Lernens macht.
Tiefer bohren #5:
KI-Technologie ist ein Sparring-Partner im ko-kreativen Prozess → KI-Technologie ist eine programmierbare Maschine
Ich habe in meinen KI-Impulsen ganz viele Bilder (sowohl selbst gekritzelte als auch KI-generierte) gezeigt, auf denen ein Mensch und ein Roboter zusammen Pingpong spielen. Erklärt habe ich das Bild damit, dass KI-Technologie eine Art Sparring-Partner in einem ko-kreativen Prozess sein kann. Mensch und Maschine gestalten in diesem Bild gemeinsam. Das Bild ist natürlich insofern treffend, dass der Prozess tatsächlich so abläuft, dass ich etwas eingebe, darauf erfolgt eine Reaktion der Maschine, und daraufhin gebe ich wieder etwas ein. Mit neueren Chat-Varianten wie zum Beispiel der Canvas-Ansicht bei ChatGPT kann dieses Pingpong sogar noch enger ineinandergreifen.
Inzwischen finde ich das Bild dennoch nicht mehr sinnvoll. Gratian hat in einem Beitrag auf die politische Dimension des Begriffs der Ko-Kreation hingewiesen, den er durch eine Übertragung auf eine Maschine als entwertet empfindet. Mich stört das Bild vor allem aus einer Perspektive des Lernens: Pingpong spielen suggeriert Gleichberechtigung: Wir spielen uns die Bälle hin und her! Das kann vielfach die Realität sein. Meine pädagogische Orientierung ist aber, dass ich gerne zu klügeren Menschen kommen will. In Interaktion mit Maschinen können Menschen deutlich klüger sein, wenn sie nicht gleichberechtigt mit einer Maschine Pingpong spielen, sondern wenn sie diese als programmierbare Maschine verstehen, die sie in ihrem Sinne nutzen und gestalten können.
Solch eine Perspektive nimmt sehr viel weg vom Science-Fiction-Zauber, der den Begriff KI weiterhin umgibt. Genau deshalb ist sie so wichtig, denn damit öffnet sie einen gestaltenden, rationalen und damit lernförderlichen Blick auf KI. Ich komme dann viel mehr dazu, mir über kluge Prompts im Sinne von „Eingabebefehlen“ Gedanken zu machen. Und ich erkenne auch, wie viel hilfreicher es wäre, wenn ich mehr über das „Innenleben“ der Technologie bestimmen könnte. Das bedeutet dann zum Beispiel, über eine lokale Installation eines KI-Sprachmodells die darin festgelegten Parameter – wie die sogenannte Temperatur – selbst einstellen zu können, je nachdem, an welcher Herausforderung ich gerade arbeite.
Mein Fazit
Das war ein Rundumschlag zu meinen vertieften Erkenntnissen aus meiner KI-Beschäftigung in den letzten Wochen. Mich freut daran besonders: Ich weiß schon jetzt, dass das sicherlich nicht das Ende meines Lernens sein wird, sondern dass ich auch bei diesen Erkenntnissen in den nächsten Wochen hoffentlich noch ganz viel weiter lernen und tiefer bohren kann. Ich werde darüber berichten!
Beitrag merken & teilen
Hier kannst Du dir den Link zum Beitrag kopieren - beispielsweise um ihn für Dich zu speichern oder mit anderen zu teilen. Wenn Du den Link in den Suchschlitz im Fediverse einfügst, kannst Du den Beitrag von dort aus kommentieren. Die Kommentare erscheinen dann nach Freigabe hier auf der Website.
Beitrag weiternutzen
Der Beitrag steht unter der Lizenz CC BY 4.0. Du kannst ihn gerne unter Angabe des Lizenzhinweises offen weiternutzen.
👉 Lust auf mehr?
Monatliche Impulse zu guter Bildung in einer zunehmend digital geprägten Welt erhältst du mit meiner Edumail, die du kostenfrei abonnieren kannst. Bei Interesse an einer Zusammenarbeit freue ich mich über deine Anfrage.
